Chatbot-Grok은 대화형 봇 개발을 간소화하도록 설계된 파이썬으로 작성된 모듈식 AI 에이전트 프레임워크입니다. 다중 턴 대화 관리, 세션 간 채팅 메모리 유지, 사용자 정의 프롬프트 템플릿 정의를 지원하며, Grok를 포함한 다양한 LLM들을 통합할 수 있고, Telegram이나 Slack과 같은 플랫폼에 연결할 수 있습니다. 명확한 코드 구조와 플러그인 친화적인 구조를 갖추고 있어 프로토타입 제작과 프로덕션 준비된 채팅 보조기기 배포를 가속화합니다.

GoLC는 Go로 언어 모델 체인과 에이전트를 구축할 수 있는 통합 도구 세트를 제공합니다. 핵심 기능에는 체인 관리, 맞춤형 프롬프트 템플릿, 주요 LLM 공급자와의 원활한 통합이 포함됩니다. 문서 로더와 벡터 저장소를 통해 임베딩 기반 검색을 가능하게 하여 RAG 워크플로우를 지원하며, 상태를 유지하는 메모리 모듈과 다중 단계 추론 및 도구 호출을 조율하는 가벼운 에이전트 아키텍처를 지원합니다. 모듈형 설계로 사용자 정의 도구, 데이터 소스, 출력 핸들러를 쉽게 연결할 수 있습니다. 고네이티브 성능과 최소 의존성을 갖춘 GoLC는 챗봇, 지식 지원, 자동 추론 에이전트, 생산 수준의 백엔드 AI 서비스 구축에 이상적입니다.

Semantic Kernel Copilot 데모는 Microsoft의 Semantic Kernel 프레임워크로 고급 AI 에이전트를 구축하는 방법을 보여주는 종단 간 참조 애플리케이션입니다. 이 데모는 다단계 추론을 위한 프롬프트 체이닝, 세션 간 맥락을 기억하는 메모리 관리, 외부 API 또는 서비스와의 통합을 가능하게 하는 플러그인 기반 스킬 구조를 특징으로 합니다. 개발자는 Azure OpenAI 또는 OpenAI 모델용 커넥터를 구성하고, 맞춤형 프롬프트 템플릿을 정의하며, 캘린더 액세스, 파일 작업, 데이터 검색과 같은 도메인별 스킬을 구현할 수 있습니다. 이 샘플은 이러한 구성 요소를 오케스트레이션하여 사용자 의도를 이해하고, 작업을 수행하며, 시간에 따라 맥락을 유지하는 대화형 Copilot를 생성하는 방법을 보여줍니다. 이는 개인화된 AI 어시스턴트 개발을 빠르게 촉진합니다.

SmartRAG는 대규모 언어 모델과 함께 사용하는 모듈식 Python 라이브러리입니다. 문서 수집, 벡터 인덱싱, 최신 LLM API를 결합하여 정확하고 맥락이 풍부한 응답을 제공합니다. 사용자는 PDF, 텍스트 파일 또는 웹페이지를 임포트하고, FAISS 또는 Chroma 같은 인기 벡터 저장소를 이용해 인덱싱하며, 맞춤형 프롬프트 템플릿을 정의할 수 있습니다. SmartRAG는 검색, 프롬프트 조합, LLM 추론을 조율하여 출처 문서에 기반한 일관된 답변을 제공합니다. RAG 파이프라인의 복잡성을 추상화하여 지식 기반 Q&A 시스템, 챗봇, 연구 지원 도구 개발을 가속화합니다. 개발자는 커넥터를 확장하거나 LLM 공급자를 바꾸거나 검색 전략을 미세 조정하여 특정 지식 도메인에 맞게 조정할 수 있습니다.

ThreeAgents는 Python으로 구축되었으며, OpenAI의 채팅 완료 API를 활용하여 역할이 다른 여러 AI 에이전트를 인스턴스화합니다(시스템, 어시스턴트, 사용자). 에이전트 프롬프트, 역할 기반 메시지 처리, 맥락 메모리 관리를 위한 추상화를 제공합니다. 개발자는 커스텀 프롬프트 템플릿을 정의하고, 에이전트 성격을 설정하며, 상호작용을 연결하여 현실적인 대화 또는 작업 중심 워크플로우를 시뮬레이션할 수 있습니다. 프레임워크는 메시지 전달, 컨텍스트 창 관리, 로깅을 처리하여 협력적 의사결정 또는 계층적 작업 분해에 대한 실험을 지원합니다. 환경 변수 및 모듈형 에이전트 지원으로 OpenAI와 로컬 LLM 백엔드 간의 전환이 원활하며, 빠른 프로토타이핑이 가능합니다. 예제 스크립트와 Docker 지원으로 빠른 설정이 가능합니다.